torchquantum

快速可扩展的PyTorch量子计算框架

TorchQuantum 量子计算 PyTorch GPU加速量子电路模拟 Github 开源项目

TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。

文档

quasar - 快速构建多平台VueJS应用的开发框架

GithubQuasar FrameworkVueJS前端开发开源项目用户界面跨平台应用

Quasar是一个开源的、基于VueJS的跨平台开发框架，支持构建响应式单页应用、SSR应用、PWA、浏览器扩展、混合移动应用和Electron应用。它提供丰富的UI组件和工具，让开发者能够使用同一套代码库快速构建多平台应用，显著提高开发效率。

torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架

GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏

torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架，通过编辑yaml文件即可设计实验，无需编写Python代码。支持提取模型中间表示，方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager，无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块，并包含多种范例代码及预训练模型，适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。

torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器

GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目

这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。

stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架

CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目

stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型

quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。

torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具

GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换

torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。

pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架

BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习

blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。

highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库

GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台

Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。

dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究

DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习

DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。

mathstral-7B-v0.1-GGUF - Mathstral 7B的量化版本，提升数学与科学计算效率

GithubHuggingfaceMathstral 7B开源项目数学模型科学量化

Mathstral 7B的量化版本提升了数学和科学任务的效率，基于Mistral 7B开发。通过多种量化方法降低内存需求，并且提供从Q2到Q8的量化等级选择，适应不同需求。SanctumAI负责此版本的量化，提供灵活的计算资源配置供开发者选择部署。更多详情请查看官方博客或加入社区讨论。

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